|本期目录/Table of Contents|

[1]朱景福,李雪.玉米叶片病害彩色图像识别的降维和聚类方法[J].江苏农业科学,2016,44(07):350-354.
　Zhu Jingfu,et al.Dimensionality reduction and clustering method for recognition of corn leaf disease color image[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(07):350-354.
点击复制

玉米叶片病害彩色图像识别的降维和聚类方法(PDF)
分享到：

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第44卷
期数:
2016年07期
页码:
350-354
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2016-07-25

文章信息/Info

Title:
Dimensionality reduction and clustering method for recognition of corn leaf disease color image
作者:
朱景福1; 2;  李雪1
1.黑龙江八一农垦大学信息技术学院，黑龙江大庆 163319；2.黑龙江八一农垦大学农业工程博士后流动站，黑龙江大庆 163319
Author(s):
Zhu Jingfu; et al
关键词:
降维; 聚类; 玉米叶片病害; 识别
Keywords:
-
分类号:
TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
应用流形学习算法研究玉米叶片病害图像的识别。首先分别利用PCA、LLE、LE算法对玉米病害灰度图像和彩色图像进行降维，以得到高维空间中的低维特征，然后采用K-means算法进行聚类分析。结果表明：LLE算法作为玉米病害灰度图像识别的特征提取算法，识别率为76.5%；对玉米病害彩色图像进行识别，识别率达到99.5%以上。研究最终提出1种在RGB彩色空间用流形学习算法进行玉米叶片病害彩色图像识别的方法。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］温长吉，王生生，于合龙，等. 基于改进蜂群算法优化神经网络的玉米病害图像分割［J］. 农业工程学报，2013，29(13)：142-149.
［2］曹丽英，张晓贤，伞晓辉，等. 基于图像处理技术和BP神经网络算法的玉米病害诊断方法的研究［J］. 计算机科学，2012，39(10)：300-302.
［3］Montalvo M，Guerrero J M，Romeo J，et al. Automatic expert system for weeds/crops identification in images from maize fields［J］. Expert Systems With Applications，2013，40(1)：75-82.
［4］张善文，张传雷. 基于局部判别映射算法的玉米病害识别方法［J］. 农业工程学报，2014，30(11)：167-172.
［5］朱景福，李雪. 聚类算法在玉米叶片病斑降维识别中的应用［J］. 江苏农业科学，2015，43(1)：405-406.
［6］牛海晶，尚可可，刘迎，等. 皮肤红斑彩色图像分割的降维方法研究［J］. 计算机工程与应用，2006，42(13)：219-221.
［7］Aljabar P，Wolz R，Srinivasan L，et al. A combined manifold learning analysis of shape and appearance to characterize neonatal brain development［J］. IEEE Transactions on Medical Imaging，2011，30(12)：2072-2086.
［8］Hadid A，Pietikainen M. Demographic classification from face videos using manifold learning［J］. Neurocomputing，2013，100(2)：197-205.
［9］阎庆，梁栋，张晶晶. 基于Fisher变换的植物叶片图像识别监督LLE算法［J］. 农业机械学报，2012，43(9)：179-183.
［10］Czaja W，Ehler M. Schroedinger eigenmaps for the analysis of biomedical data［J］. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2013，35(5)：1274-1280.
［11］Chahooki M A，Charkari N M. Learning the shape manifold to improve object recognition［J］. Machine Vision and Applications，2013，24(1)：33-46. ［12］陈宏达，普晗哗，王斌，等. 基于图像欧氏距离的高光谱图像流形降维算法［J］. 红外与毫米波学报，2013，32(5)：450-455.
［13］Roweis S T，Saul L K. Nonlinear dimensionality reduction by locally linear embedding［J］. Science，2000，290(550)：2323-2326.
［14］侯臣平，吴翊，易东云. 新的流形学习方法统一框架及改进的拉普拉斯特征映射方法［J］. 计算机研究与发展，2009，46(4)：676-682.
［15］普晗晔，王斌，张立明. 基于流形学习的新高光谱图像降维算法［J］. 红外与激光工程，2014，43(1)：232-237.
［16］许熳锋. 无监督流行学习算法的若干探讨［D］. 杭州：浙江大学，2010.
［17］黄启宏，刘钊. 流形学习中非线性维数约简方法概述［J］. 计算机应用研究，2007，24(11)：19-25.
［18］何倩，郑向阳. 模糊识别技术在玉米病斑识别中的应用研究［J］. 计算机仿真，2012，29(5)：251-253，286.
［19］王守志，何东健，李文，等. 基于核K-均值聚类算法的植物叶部病害识别［J］. 农业机械学报，2009，40(3)：152-155.
［20］贲志伟，赵勋杰. 基于改进的K均值聚类算法提取彩色图像有意义区域［J］. 计算机应用与软件，2010，27(9)：11-13.
［21］肖锋，郭丽娜. 基于降维技术及空间矩的彩色图像亚像素边缘检测［J］. 计算机应用与软件，2014，31(6)：204-207.

相似文献/References:

[1]姚巧鸽,夏银红.基于邻域算法的农业害虫图像分割[J].江苏农业科学,2017,45(11):174.
　Yao Qiaoge,et al.Image segmentation of agricultural pest based on neighborhood relationship algorithm[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(07):174.
[2]王静,杜为公,李晓涛,等.土地对农民不同类型收入的影响——基于长江干流10省(市)的面板数据[J].江苏农业科学,2017,45(15):298.
　WangJing,et al.Influence of land on different types of farmers income—Based on panel data of 10 provinces in the Yangtze River[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(07):298.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2015-05-25
基金项目：黑龙江省自然科学基金面上项目(编号：F201428)；黑龙江省教育厅面上项目(编号：12541596)；黑龙江八一农垦大学校级博士启动基金(编号：XDB2009-17)。
作者简介：朱景福(1970—)，男，黑龙江克山人，博士，教授，硕士生导师，主要从事计算机应用研究。E-mail：jingfuz@163.com。
更新日期/Last Update: 2016-07-25